본문 바로가기

분류 전체보기858

파이썬으로 딥러닝하기: 생성적 적대 신경망(GAN) 기초 파이썬으로 딥러닝하기: 생성적 적대 신경망(GAN) 기초 소개 딥러닝은 인공지능 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 기법 중 하나인데, 이 중에서 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 현재 핫한 주제 중 하나입니다. GAN을 이용하면 이미지 생성, 음악 생성 등 다양한 도메인에 적용할 수 있는 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 GAN의 기초를 다루어보겠습니다. GAN의 동작 원리 GAN은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망이 경쟁하며 학습하는 방식으로 동작합니다. 생성자는 가짜 데이터를 생성하여 실제 데이터와 유사하게 만들어내는 역할을 담당하고, 판별자는 생성자가 만든 가짜 데이터와 실제 데이터를 구분하는 역할을 담.. 2023. 7. 16.
파이썬으로 데이터 분석하기: 주성분 분석(PCA) 기초 파이썬으로 데이터 분석하기: 주성분 분석(PCA) 기초 1. 주성분 분석(PCA)이란? 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 다차원의 데이터를 더 적은 차원의 데이터로 압축하는 기법이다. 이를 통해 데이터의 구조를 파악할 수 있고, 데이터 시각화, 차원 축소 등의 목적으로 많이 활용된다. PCA는 변수 간의 상관관계를 고려하여 원자료를 선형 변환하는 방법으로, 변환된 변수들을 주성분이라고 한다. 2. PCA의 기본 개념 PCA는 주어진 데이터의 공분산 행렬을 고유값 분해하여 고유값과 고유벡터를 구하는 과정으로 이루어진다. 이를 통해 각 변수가 데이터 내에서 얼마만큼의 변동을 가지고 있는지 알 수 있고, 변수들 간의 관계를 파악할 수 있다. 다음은 PCA의 주요 개념.. 2023. 7. 16.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 API 개발 방법 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 API 개발 방법 소개 오늘날 웹 애플리케이션은 어떤 기능이든 구현할 수 있는 강력한 도구가 되었습니다. 파이썬은 이러한 웹 애플리케이션 개발을 위한 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 그 중에서도 웹 API 개발은 많은 개발자들에게 큰 인기를 끌고 있습니다. 웹 API는 서로 다른 애플리케이션들이 서로 통신하고 데이터를 주고받을 수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 웹 API를 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 웹 API란? 웹 API는 Application Programming Interface의 약자로, 웹 서비스에 접근하고 데이터를 주고받기 위한 표준화된 방법입니다. 다양한 애플리케이션들이 특정 웹 서비스의 기능.. 2023. 7. 16.
파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 분류 파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 분류 서론 이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 담당한다. 특히 이미지 분류는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 의료 이미지에서 암 세포 탐지, 자율 주행차에서 객체 인식 등 다양한 응용 분야에서 사용된다. 파이썬은 이미지 처리를 위한 다양한 라이브러리와 도구를 제공하므로, 쉽게 이미지 분류를 할 수 있다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 이미지 분류를 수행하는 방법에 대해 알아보려고 한다. 이미지 분류를 위한 기본 개념 이미지 분류란, 입력 이미지를 미리 정의된 클래스 레이블로 분류하는 작업이다. 예를 들어 고양이, 개, 자동차 등의 클래스로 이미지를 분류하는 것이다. 이미지 분류는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 수행되며, 딥러닝 모델을 사용하는 .. 2023. 7. 16.
파이썬으로 머신러닝하기: 앙상블 기법 소개 파이썬으로 머신러닝하기: 앙상블 기법 소개 1. 소개 앙상블(Ensemble) 기법은 머신러닝 분야에서 많이 사용되는 강력한 기법 중 하나이다. 앙상블은 여러 개의 개별 모델을 결합하여 보다 정확한 예측 결과를 얻는 방법을 말한다. 이 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 앙상블 기법을 소개하고, 주요 앙상블 알고리즘인 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트에 대해 알아보도록 하겠다. 2. 배깅(Bagging) 배깅은 Bootstrap Aggregating의 약자로, 개별 모델을 학습하는데에 부트스트래핑(Bootstraping) 기법을 사용하는 앙상블 기법이다. 부트스트래핑은 주어진 데이터에서 복원 추출을 통해 새로운 데이터 셋을 생성하는 방법이다. 배깅은 이렇게 생성된 서로 다른 데이터 셋에 대해 개별 모델을 학습시키.. 2023. 7. 16.
파이썬으로 데이터 전처리하기: 피처 스케일링 파이썬으로 데이터 전처리하기: 피처 스케일링 데이터 전처리는 데이터 분석 및 머신러닝 모델링을 수행하기 전에 필수적으로 해야하는 작업 중 하나입니다. 데이터 전처리는 데이터의 특성을 파악하고, 이를 모델링에 적용할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 이 중에서도 피처 스케일링은 매우 중요한 전처리 기법 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 피처 스케일링을 어떻게 수행하는지 알아보겠습니다. 1. 피처 스케일링이란? 피처 스케일링은 데이터의 피처를 일정한 범위로 조정하는 과정입니다. 데이터의 피처들은 각각 다른 스케일을 가지고 있을 수 있으며, 이는 모델링에 영향을 주는 요소입니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 수치적으로 안정적인 입력 데이터를 원합니다. 따라서 피처 스케일링은 모델의 성능을.. 2023. 7. 16.

티스토리툴바